任峰解释说 ， 传统的新药研发依赖于研发科学家的专业知识和研发经验 ， 但人类读取并分析的数据量有限 。 “这一局限性恰巧可以用人工智能打破 。 可以把针对某些靶点、某些项目的前期数据挖掘出来 ， 利用人工智能平台对数据进行深度学习并训练模型 ， 通过这些模型再生成新的结果 。 ”任峰说：“从这个角度来看 ， 人工智能是最有希望提供颠覆性解决方案的手段之一 。 ”
除了助力创新项目 ， AI赋能新药研发 ， 任峰认为还可以从多个维度进行赋能 ， 比如针对成效性较好的靶点 ， 或是针对已有化合物在临床上的靶点 ， 可以尝试“快跟”项目 ， 以此来提升药物研发的效率 。
“新药研发并不能完全依靠人工智能 ， 也需要人工智能和研发团队两者紧密结合 。 ”任峰说 ， “这才是提高效率 ， 打破医药研发领域‘双十定律’魔咒的关键 。 ”
2021年 ， 英矽智能用时18个月、投入仅260万美元 ， 借助人工智能技术发现了针对特发性肺纤维化的临床候选药物 ， 这与传统新药研发流程中 ， 早期的靶点发现到临床候选化合物选定所需的4年半相比 ， 时间缩短了三分之二 。
这一流程的升级加速 ， 为传统药企药物研发周期长、研发投入成本高、成功率低的问题 ， 撬开一个突破点 。
编辑:林馥榆
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